针对电力市场常见预测问题,本文在借鉴各种预测技术与方法基础上构建出新的叠加预测模型与组合预测模型,并利用改进后的模型进行了具体的实证研究。在电力需求预测模型构建中,本文全面总结了年用电量特征,通过典型回归曲线提取年用电量的主要特征,运用ARMA模型进行残差修正,结合二者构建出典型曲线与ARMA的叠加预测模型。同时本文利用指数曲线与ARMA的叠加预测模型对湖南省中长期电力需求进行了具体的实证研究。此外,本文在对电力需求影响因素定性分析的基础上,运用偏最小二乘方法(PLS)对湖南省电力消费需求影响因素进行了定量分析,并提出基于PLS的湖南省中长期电力需求预测模型。在电力负荷预测模型构建中,本文全面总结了电力负荷的特点及其影响因素。针对周期型电力负荷具有波动和增长的二重特征,本文首先利用ARIMA乘积模型提取其线性特征,然后通过一种灰色改进模型提取其非线性特征信息,结合二者构建出基于残差子序列修正的ARIMA-GM的叠加预测模型。本文运用该模型对短期电力负荷预测进行具体的实证研究。在电价预测模型构建中,本文全面总结了电价序列的特点及其影响因素。针对电价序列的周期性、波动性及其波动集群性特点,本文首先运用一般的自回归分布滞后(ADL)模型对电价序列的时间特征进行具体的描述,然后根据模型检验统计量的全面分析得到“简单模型”即ARMA模型。进一步对ARMA模型进行GARCH效应检验,根据检验结果对残差序列建立GARCH模型。此外,还根据电价受电力市场供需平衡决定的特点,进一步提出考虑需求影响的ADL改进模型。同时本文根据以上三种不同模型分别对加州电力市场的短期电价进行具体的实证研究,并对预测结果进行了比较分析。